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硅谷AI竞争如何?投资人张璐:创业公司只有30%机会

作者:搜狐科技发布时间:2024-04-18

原标题:硅谷AI竞争如何?投资人张璐:创业公司只有30%机会

硅谷Fusion Fund创始合伙人、斯坦福大学客座讲师张璐(搜狐科技现场实拍)

出品|搜狐科技

作者|郑松毅

4月17日,由量子位主办的中国AIGC产业峰会在京举行,硅谷Fusion Fund创始合伙人、斯坦福大学客座讲师张璐,带来了题为《下一代人工智能——创新机遇与挑战》的演讲。

张璐称,“今年和去年相比,对人工智能的期待变得更加现实,去年在看不同模型和算法谁表现优异,今年看怎样实现大规模的产业应用、以及成本如何控制。”

她介绍,如今大模型已经被分为三类:一类是以OpenAI、Anthropic为代表,背后有微软、谷歌这些云服务公司提供支持,把模型作为服务产品去给第三方使用;第二类是像苹果、NVIDIA,大语言模型做的也非常好,但他们的初衷是支持自己产品迭代和升级,并不会拿出来作为第三方产品对外使用;第三类则是开源社区,为企业提供另一种方式,高效优化能耗以及其他基建成本。

这波人工智能的主题是赋能,而不是变革。我们的机会比互联网时代要多10倍,但可能只有1/3的机会是留给初创企业的”,张璐说。

她解释道,人工智能在硅谷已不是新话题了,早在2016年,人工智能就已经成为“base work”。当前人工智能赛道聚集了老玩家和新玩家,但坦白说,尤其在To C端,海量高质量数据都掌控在一些大的科技公司手中。作为创新者,如何找到合适的切入点,至关重要。

张璐表示,从硅谷现状观察来看,当下机会主要分布在AI应用端和AI基础设施端。

对于应用侧来说,为了让模型性能表现有进一步提升,数据已经成了抢手资源。她强调,数据的质量远比数量重要,高质量的数据能以更低成本进行更快速的模型优化。

谈及更有机会获取海量高质量数据的领域,她透露,数字医疗、金融保险、机器人、以及太空科技这四个领域是迭代速度比较快的。

她谈到,很多人期待用一个大模型来解决所有问题,其实是一个误区。在特定的应用场景和特定的产业,训练行业专属小模型,可能在表现层面上和大模型是匹敌的,甚至成本和效率、反应速度是更快的。这也正是初创企业的机会点,在科技巨头搭建的基础平台之上,进行垂直领域创新。

另一个突出的机会点是AI基础设施,包括对芯片和能耗的优化。张璐说,做应用层面的公司已经越来越多,大家都在追求更好的算法、更好的模型,但往往忽略了潜在的发展受限因素,尤其是高昂的算力成本和能量成本。

张璐表示,在芯片研究领域,无论是软件层还是硬件层,大家都在探索有无新的架构和新的设计,现在的机会主要分为两派:一派是在硅基的基础上怎么有新型的设计,比如除了GPU外,还有AMD的APU、谷歌的TPU等,它们的表现各具优势,但这几个芯片的设计没有一个是基于生成式AI的需求去优化的,所以这是一个挑战,也是一个机会。另一派是对新材料的探索,包括光计算、3D设计等。

“能耗优化方面有一些创新公司很快会涌现出来,一类是做推理的优化和GPU的优化,另一类是做算法整合,这些公司有潜力可以把能耗降低百倍甚至更高。考虑到未来人工智能对能量的需求,如果能耗降低不是在一百倍以上,根本不能解决面临的能源问题。”

张璐常用“打鸡血”来形容硅谷目前的人工智能创业热潮,她说,“现在身处硅谷,我经常开玩笑讲,就像每天都有一个小的惊喜糖果在等待着我们。”


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